【AIDD】2023 ICLR targetdiff 3D Equivariant Diffusion for Target-Aware Molecule Generation & Affinity

目录

1、简介

2、targetdiff

摘要

1. 引言

2. 相关工作

基于不同表示的分子生成

靶点感知分子生成

扩散模型

3. 方法

3.1 问题定义

 3.2 TargetDiff 概述

 3.3 分子扩散过程

 3.4 等变分子生成过程的参数化

 3.5 训练目标

 3.6 作为无监督学习器的亲和力排序和预测

4. 实验

4.1 实验设置

4.2 靶点感知分子生成

4.3 结合亲和力排序和预测

5. 结论

可重复性声明

致谢

附录

实验细节

F.1 特征化

F.2 模型参数化

F.3 训练细节

F.4 确定配体原子数量

实验结果

额外评估结果

采样时间分析

 更多生成结果示例

AR 表现优于 TargetDiff 的示例 

3、参考

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1、简介

论文标题：3D Equivariant Diffusion for Target-Aware Molecule Generation and Affinity Prediction

基于三维等变扩散的靶点感知分子生成与亲和力预测

论文地址：[2303.03543] 3D Equivariant Diffusion for Target-Aware Molecule Generation and Affinity Predi